AI

エーアイ

公開：2024-10-29

NECが豊田自動織機向けに量子コンピューティング活用した配車最適化システムを構築、業務効率化と環境負荷低減を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• NECが豊田自動織機向けに量子コンピューティング技術活用システムを構築
• フォークリフト出荷時の荷積みと配送先の組み合わせを最適化
• 高浜工場で本格稼働を開始し業務効率化を実現

NECが豊田自動織機向けに量子コンピューティングを活用した配車最適化システムを構築

NECは豊田自動織機向けに量子コンピューティング技術を活用した画期的なシステムを2024年10月28日に発表した。このシステムは同社の高浜工場におけるフォークリフトの出荷時における荷積みと配送先の組み合わせを最適化し業務効率の大幅な向上を実現している。^[1]

高浜工場では年間約4万台のフォークリフトを生産しており顧客の多様なオーダーに対応する必要があるため従来は出荷計画業務が担当者の大きな負担となっていた。新システムの導入により熟練者の約6分の1以下の時間で計画立案が可能となり輸送効率も向上している。

システムはトラックの最大積載重量や荷台サイズ、配送先など約100項目にわたる制約条件を考慮した組み合わせ最適化問題を解決することができる。これにより輸送費の低減とCO2削減にも貢献し物流プロセス全体の効率化を実現することが可能となった。

配車最適化システムの特徴まとめ

量子コンピューティングについて

量子コンピューティングとは、量子力学の原理を利用して従来のコンピュータでは解決が困難な複雑な問題を効率的に処理する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 従来のコンピュータでは処理が困難な組み合わせ最適化問題を高速に解決
• 複数の状態を同時に取り扱うことが可能な量子重ね合わせを活用
• 物流最適化や創薬、金融工学などの分野で活用

豊田自動織機の事例では約1兆通りの組み合わせパターンを持つフォークリフトの配車最適化問題に量子コンピューティング技術が活用された。従来技術では自動化が困難だった課題を解決し人材育成の負担軽減にも貢献している。

参考サイト

1. ^ NEC. 「NEC、豊田自動織機向けに量子コンピューティング技術を活用した出荷時の荷積みと配車を最適化するシステムを構築 (2024年10月28日): プレスリリース | NEC」. https://jpn.nec.com/press/202410/20241028_01.html, (参照 24-10-29).
2. NEC. https://jpn.nec.com/

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧